فيما يلي قائمة بالأسباب التي تجعل تحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لممارسة الأعمال التجارية اليوم.
استهداف أفضل للعملاء: لا ترغب في إضاعة الوقت الثمين لنشاطك التجاري وموارده وأمواله في تجميع الحملات الإعلانية التي تستهدف المجموعات السكانية التي لا تهتم بالسلع والخدمات التي تقدمها. يساعدك تحليل البيانات في معرفة المكان الذي يجب أن تركز فيه جهودك الإعلانية.
ستعرف عملائك المستهدفين بشكل أفضل: يتتبع تحليل البيانات مدى جودة أداء منتجاتك وحملاتك ضمن التركيبة السكانية المستهدفة. من خلال تحليل البيانات ، يمكن لنشاطك التجاري الحصول على فكرة أفضل عن عادات الإنفاق لدى جمهورك المستهدف ، والدخل المتاح ، ومجالات الاهتمام المحتملة على الأرجح. تساعد هذه البيانات الشركات في تحديد الأسعار وتحديد طول الحملات الإعلانية وحتى المساعدة في تحديد عدد السلع المطلوبة.
تقليل التكاليف التشغيلية: يوضح لك تحليل البيانات المجالات في عملك التي تحتاج إلى المزيد من الموارد والأموال ، وأي المناطق لا تنتج وبالتالي يجب تقليصها أو التخلص منها تمامًا.
طرق أفضل لحل المشكلات: من المرجح أن تكون القرارات المستنيرة قرارات ناجحة. البيانات تزود الشركات بالمعلومات. يمكنك أن ترى إلى أين يقود هذا التقدم. يساعد تحليل البيانات الشركات على اتخاذ الخيارات الصحيحة وتجنب المزالق المكلفة.
تحصل على بيانات أكثر دقة: إذا كنت ترغب في اتخاذ قرارات مستنيرة ، فأنت بحاجة إلى بيانات ، ولكن هناك المزيد لها. يجب أن تكون البيانات المعنية دقيقة. يساعد تحليل البيانات الشركات في الحصول على معلومات دقيقة وذات صلة ومناسبة لتطوير استراتيجيات التسويق المستقبلية وخطط العمل وإعادة تنظيم رؤية الشركة أو رسالتها.
ما هي عملية تحليل البيانات؟
الإجابة على السؤال "ما هو تحليل البيانات" ليست سوى الخطوة الأولى. الآن سنلقي نظرة على كيفية أدائه. تتضمن عملية تحليل البيانات ، أو بالتناوب ، خطوات تحليل البيانات ، جمع جميع المعلومات ومعالجتها واستكشاف البيانات واستخدامها للعثور على الأنماط والرؤى الأخرى. تتكون عملية تحليل البيانات من:
جمع متطلبات البيانات: اسأل نفسك عن سبب قيامك بهذا التحليل ، ونوع البيانات التي تريد استخدامها ، والبيانات التي تخطط لتحليلها.
جمع البيانات: بناءً على المتطلبات المحددة ، حان الوقت لجمع البيانات من مصادرك. تشمل المصادر دراسات الحالة والاستطلاعات والمقابلات والاستبيانات والملاحظة المباشرة ومجموعات التركيز. تأكد من تنظيم البيانات المجمعة للتحليل.
تنظيف البيانات: لن تكون كل البيانات التي تجمعها مفيدة ، لذا حان الوقت لتنظيفها. هذه العملية هي المكان الذي تقوم فيه بإزالة المسافات البيضاء والسجلات المكررة والأخطاء الأساسية. يعد تنظيف البيانات إلزاميًا قبل إرسال المعلومات للتحليل.
تحليل البيانات: هنا يمكنك استخدام برنامج تحليل البيانات والأدوات الأخرى لمساعدتك في تفسير البيانات وفهمها والتوصل إلى استنتاجات. تتضمن أدوات تحليل البيانات Excel و Python و R و Looker و Rapid Miner و Chartio و Metabase و Redash و Microsoft Power BI.
تفسير البيانات: الآن بعد أن حصلت على نتائجك ، تحتاج إلى تفسيرها والتوصل إلى أفضل مسارات العمل بناءً على النتائج التي توصلت إليها.
تصور البيانات: تصور البيانات هو طريقة رائعة للقول ، "اعرض معلوماتك بيانياً بطريقة يمكن للناس قراءتها وفهمها". يمكنك استخدام المخططات أو الرسوم البيانية أو الخرائط أو النقاط أو مجموعة من الطرق الأخرى. يساعدك التصور على استخلاص رؤى قيمة من خلال مساعدتك في مقارنة مجموعات البيانات ومراقبة العلاقات.
ماستر يجيبك كيف نحلل البيانات الواردة في بحثك
كما أسلفنا في حديثنا عن مكتب ماستر للخدمات التعليمية أنه يلعب دور الداعم الأول للباحث العلمي في رحلته العلمية. حيث يعتني هذا المكتب بتوفير كافة الخدمات العلمية التي يحتاجها الباحث من الألف إلى الياء. حتى يتمكن من إتمام بحثه العلمي على أكمل وجه. إليكَ نموذج لأهم خدمات ماستر للباحثين[list="box-sizing: border-box; font-family: Cairo; margin-bottom: 1rem; color: rgb(33, 37, 41); font-size: 16px; background-color: rgb(255, 255, 255);"][*]
عمل تصميمات انفوجرافيك احترافية.[*]
إعداد إطار عام شديد الجودة للرسائل العلمية.[*]
إعداد بحوث ترقية في جميع المجالات العلمية.[*]
بحوث علمية في جميع التخصصات العلمية.[*]
تصميم أدوات متنوعة للرسائل العلمية بكل أنواعها.[*]
عمل تحليل إحصائي دقيق لجميع البحوث والرسائل العلمية.[*]
نشر البحوث العلمية في أرقى مجلات علمية مرموقة محكمة النشر.[*]
فحص السرقة الأدبية التي قد تتواجد في البحوث والرسائل العلمية.[/list]
هذه النماذج بالإضافة إلى العديد من الخدمات التي يتيحها مكتب ماستر للعملاء الكرام في جميع أنحاء العالم العربي. وعلى رأسها بالطبع تقديمه إجابات وافية حول السؤال الشائع كيف نحلل البيانات الموجودة في متن البحث العلمي.